SGD收敛性第32页

深度学习经验总结

在keras上的实验，SGD，也叫随机梯度下降法，按我个人的理解，在keras上的实现过程是这样的，先把训练数据打乱（可选，也就是fit里面的shuffle属性）然后根据batch_size设置的值把训练数据拆分成几个等份

yqf113·2020-09-10 21:41

pytorch迁移学习中parameters requires_grad=False和optimizer优化参数的探讨

：forparaminvgg.features.parameters():param.requeires_grad=False然后在定义优化器的时候，又写了下面的代码：optimizer=optim.SGD

York1996·2020-09-10 21:34

二分类预测

最后分别用决策树，SGD，随机森林以及梯度Boosting对数据集做二分类预测，得到梯度Boosting在

zhenyu wu·2020-09-10 21:48

FPN训练自己的小目标数据爬坑日志（2）

错误：RcnnLossBBox=0I062520:40:38.71025918430sgd_solver.cpp:107]Iteration2640,lr=0.001I062520:40:50.78537718430solver.cpp

wolf2345·2020-09-10 21:44

online learning

常用的有在线梯度下降（OGD）和随机梯度下降（SGD）等部分内容摘自https://blog.csdn.net/guohecang/article/details/52561278准确地说，OnlineLearning

lu_fun·2020-09-10 15:35

bp神经网络及改进（python）

bp神经网络及改进（python）批量梯度下降法（BatchGradientDescent，BGD）随机梯度下降法（StochasticGradientDescent，SGD）小批量梯度下降法（Mini-batchGradientDescent

weixin_42353399·2020-08-28 10:52

TensorFlow 2.0 保存、读取、绘制模型

model=Sequential()model.add(Flatten(input_shape=(28,28)))model.add(Dense(units=10,activation='softmax'))sgd

herosunly·2020-08-26 22:44

各种优化方法总结比较(sgd/momentum/Nesterov/adagrad/adadelta)

前言这里讨论的优化问题指的是，给定目标函数f(x)，我们需要找到一组参数x，使得f(x)的值最小。本文以下内容假设读者已经了解机器学习基本知识，和梯度下降的原理。Batchgradientdescent梯度更新规则:BGD采用整个训练集的数据来计算costfunction对参数的梯度：缺点:由于这种方法是在一次更新中，就对整个数据集计算梯度，所以计算起来非常慢，遇到很大量的数据集也会非常棘手，而且

weixin_30419799·2020-08-26 16:56

Accurate Large Minibatch SGD:Training ImageNet in 1 Hour

对于传统的SGD：（1）（2）这里是作者提出的：当minibatchsize乘以k，也即总得batchzi

纪源丰·2020-08-26 16:01

优化算法-梯度下降法:BGD(批梯度)、SGD（随机梯度）、小批量梯度（MBGD）

（1）批梯度下降法（BatchGradientDescent）梯度下降法和最小二乘法相比，梯度下降法需要选择步长，而最小二乘法不需要。梯度下降法是迭代求解，最小二乘法是计算解析解。如果样本量不算很大，且存在解析解，最小二乘法比起梯度下降法要有优势，计算速度很快。但是如果样本量很大，用最小二乘法由于需要求一个超级大的逆矩阵，这时就很难或者很慢才能求解解析解了，使用迭代的梯度下降法比较有优势。损失函数

Foneone·2020-08-25 17:15

随机梯度下降和批量梯度下降的区别

看了斯坦福大学讲的梯度下降算法的视频，对其中的批量梯度下降算法(batchgradientdescentalgorithm，BGD)和随机梯度下降算法(Stochasticgradientdescentalgorithm，SGD

gyl2016·2020-08-25 17:29

模式识别课堂笔记——优化函数总结

1、SGD随机梯度下降是最原始的优化函数优点:算法收敛速度快(在BatchGradientDescent算法中,每轮会计算很多相似样本的梯度,这部分是冗余的)可以在线更新有几率跳出一个比较差的局部最优而收敛到一个更好的局部最优甚至是全局最优缺点

Mosay_dhu·2020-08-25 17:20

简单解释Momentum,RMSprop,Adam优化算法

我们初学的算法一般都是从SGD入门的，参数更新是：它的梯度路线为：但是可以看出它的上下波动很大，收敛的速度很慢。

diaoyan2763·2020-08-25 16:52

利用Levenberg_Marquardt算法求解无约束的非线性最小二乘问题~

Levenberg_Marquardt算法是以两位数学家命名的搜索算法，它比较于常见的最速下降（又被称作梯度下降），牛顿法等，具有较好的全局收敛性，所以得到了较多的重视与应用。

迷雾forest·2020-08-25 01:28

NMF(非负矩阵分解)的SGD（随机梯度下降）实现

NMF把一个矩阵分解为两个矩阵的乘积，可以用来解决很多问题，例如：用户聚类、item聚类、预测（补全）用户对item的评分、个性化推荐等问题。NMF的过程可以转化为最小化损失函数（即误差函数）的过程，其实整个问题也就是一个最优化的问题。详细实现过程如下：（其中，输入矩阵很多时候会比较稀疏，即很多元素都是缺失项，故数据存储采用的是libsvm的格式，这个类在此忽略）[java]viewplainco

DHD_only·2020-08-25 00:37

白话NMF（Non-negative Matrix Factorization）——Matlab 实现

方法一：在PMF中使用SGD【随机梯度下降】进行优化时，使用如下的迭代公式：其中P、Q分别代表原始矩阵R的两个维度的隐含矩阵，在推荐应用中，一般讲P看做用户矩阵、Q看做物品矩阵。

iteye_18070·2020-08-25 00:03

pytorch model

目录网络定义model.named_children返回名字和操作model.modules()可用于参数初始化其他的可以参考：model.parameters()||torch.optim.SGD(params

无左无右·2020-08-24 18:03

批归一化Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift论文详解

论文地址：https://arxiv.org/abs/1502.03167v2目录一、概览MotivationSolutionBenefits实验验证二、问题背景2.1SGD中minibatch2.2梯度

祥瑞Coding·2020-08-24 17:47

花书+吴恩达深度学习（五）正则化方法（防止过拟合）

数据集增强5.参数共享如果这篇文章对你有一点小小的帮助，请给个关注，点个赞喔~我会非常开心的~花书+吴恩达深度学习（五）正则化方法（防止过拟合）花书+吴恩达深度学习（六）优化方法之Mini-batch（SGD

zhq9695·2020-08-24 05:37

对于gbdt的一些理解

相对于lr每次用sgd算法迭代时，每条样本用此条样本的梯度来迭代。gbdt每次迭代，实际上是用所有样本数据的残差重新进行一次训练，得到一个弱分类器。

_吴天德·2020-08-24 04:30

论文：accurate ,large minibatch SGD：Training ImageNet in 1 Hour

Abstract:这篇论文发现，在ImageNetdataset上使用largeminibatch会导致优化困难，但是当这个问题解决了，模型具有更好的泛化能力，并且没有精度上的损失为达到这个目的，我们提出了hyper-parameter-freelinearscalingrule，用来调整学习率，学习率是有关于minibatchsize的一个函数，还提出了一个warmupscheme用来克服训练早

xxiaozr·2020-08-24 04:01

感知机算法收敛性证明及Python代码实现

转载来自：https://blog.csdn.net/deramer1/article/details/87928860大家一起学习讨论一、感知机原理感知机是最简单的线性二分类模型，如果要处理的数据是线性可分的，则该模型能取得很好的效果，如果数据不是线性可分的，则该模型不能取得很好的效果。以二维平面为例，如果要分类的点，能被一条直线分开，直线的一侧是正类，直线的另一侧是负类，则说明数据是线性可分的

Hippo+campus·2020-08-24 04:01

[滑模控制器浅述] （4） Terminal滑模简述及其与普通滑模收敛速度比较

[滑模控制器浅述]（4）Terminal滑模简述及其与普通滑模收敛速度比较[滑模控制器浅述]（4）Terminal滑模简述及其与普通滑模收敛速度比较1前言2Terminal滑模3Terminal滑模收敛性能

mkb9559·2020-08-24 01:47

DL4J中文文档/分布式深度学习/技术说明

本指南假定读者熟悉分布式训练中的关键概念，如数据并行和同步与异步SGD。这篇博客文章可以提供一个介绍。

bewithme·2020-08-23 23:01

关于epoch和batch-size以及iteration

值得注意的是，在深度学习领域中，常用带mini-batch的随机梯度下降算法（StochasticGradientDescent,SGD）训练深

Arthur-Ji·2020-08-23 23:29

优化方法总结以及Adam存在的问题(SGD, Momentum, AdaDelta, Adam, AdamW，LazyAdam)

文章目录优化方法概述1.整体框架1.1SGD1.2Momentum1.2.1理解指数加权平均1.2.2偏差修正1.3AdaGrad1.4Nesterov1.5AdaDelta/RMSProp1.6Adam

糖葫芦君·2020-08-23 08:11

训练过程--梯度下降算法（SGD、adam等）

SGD系列1）Batchgradientdescent(批量梯度下降) 在整个数据集上每更新一次权重，要遍历所有的样本，由于样本集过大，无法保存在内存中，无法线上更新模型。

whitenightwu·2020-08-23 08:40

机器学习中几种优化算法的比较（SGD、Momentum、RMSProp、Adam）

BGD与SGD首先，最简单的BGD以整个训练集的梯度和作为更新方向，缺点是速度慢，一个epoch只能更新一次模型参数。SGD就是用来解决这个问题的，以每个样本的梯度作为更新方向，更新次数更频繁。

weixin_34235105·2020-08-23 08:34

【实验操作】关于深度学习中的批处理数据的问题——epochs，batch_size，iterations

特点：每更新一次参数都要把数据集里的所有样本都看一遍，计算量开销大，计算速度慢，不支持在线学习2、随机梯度下降（SGD——stochastic

weiwanshu·2020-08-23 07:46

Keras 自定义优化器，实现小内存大Batch更新梯度

我的需求是，SGD+Momentum实现梯度累

纸上得来终觉浅～·2020-08-23 06:07

Adam那么棒，为什么还对SGD念念不忘 (1)

“说到优化算法，入门级必从SGD学起，老司机则会告诉你更好的还有AdaGrad/AdaDelta，或者直接无脑用Adam。

lvhhh·2020-08-23 06:42

SGD,Adam,momentum等优化算法比较

文章目录SGD,Adam,momentum等优化算法总结一、最基本的优化算法1.SGD2.Momentum二、自适应参数的优化算法1.Adagrad2.RMSprop3.Adam三、二阶近似的优化算法5

Leokb24·2020-08-23 06:30

SGD、Momentum、RMSProp、Adam等优化算法比较

算法名称公式解释牛顿法θt=θt−1−Ht−1−1⋅▽θt−1J(θt−1)\theta_t=\theta_{t-1}-H^{-1}_{t-1}·▽_{\theta_{t-1}}J(\theta_{t-1})θt=θt−1−Ht−1−1⋅▽θt−1J(θt−1)Ht−1−1H^{-1}_{t-1}Ht−1−1为第t-1轮迭代时海森矩阵逆矩阵，即目标函数对参数θt−1\theta_{t-1}θt−1

qzq2514·2020-08-23 04:19

“Could not interpret optimizer identifier” error in Keras

Couldnotinterpretoptimizeridentifier”errorinKeras原因是模型(model)和层(layers)使用tensorflow.python.keras(或者tensorflow.keras)API，优化器optimizer（SGD

直觉与逻辑·2020-08-22 22:44

深度学习中经常看到epoch、 iteration和batchsize，下面按自己的理解说说这三个的区别：

在深度学习中，一般采用SGD训练，即每次训练在训练集中取batchsize个样本训练；（2）iteration：1个iteration等于使用batchsize个样本训练一次；（3）epoch：1个epoch

谢润忠·2020-08-22 22:59

最优化算法总结（批量梯度下降【BGD】，随机梯度下降【SGD】），牛顿法，拟牛顿法）

最优化算法总结最优化方法主要有：梯度下降（批量梯度下降【BGD】，随机梯度下降【SGD】），牛顿法，拟牛顿法当目标函数是凸函数时，梯度下降每次求解是全局解，其解不保证全局最优解每次通过求导找出梯度方向（

老男孩-Leo·2020-08-22 22:21

pytorch 实现LSTM

frommathimportpiimporttorchimporttorch.optimx=torch.tensor([pi/3,pi/6],requires_grad=True)optim=torch.optim.SGD

向阳争渡·2020-08-22 15:07

联邦学习的推断攻击

我们用一张图来描述联邦学习的流程：参与者有2个及以上，他们想利用各方的数据集合作训练一个模型但是又不想让自己的数据集泄露给server，所以他们约定了一份协议：采用同一种机器学习结构（比如DNN）和算法（比如SGD

我会嘤嘤嘤·2020-08-22 14:56

优化算法的选择(附执行代码)

文章目录知识准备--指数加权平均1.SGD2.Momentum3.AdaGrad4.RMSProp5.Adam梯度更新算法的选择Learningratedecay局部最优localoptima知识准备–

得克特·2020-08-22 14:26

漩涡鸣雏·2020-08-22 14:55

深度学习最全优化方法总结比较（SGD，Adagrad，Adadelta，Adam，Adamax，Nadam）

https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/77825278?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevan

腾云鹏A·2020-08-22 13:01

深度学习入门之5--网络学习相关技巧1(最优路径梯度)

目录参数的更新1SGD(随机梯度下降法)方法1.1SGD缺点2Momentum方法3AdaGrad方法4Adam方法5案例5.1common文件夹5.1.1、common/functions.py5.1.2

陌上飘烟云·2020-08-22 13:12

深度学习_参数更新

1.SGD（随机梯度下降法）将参数的梯度（导数）作为线索，沿梯度方向更新参数，重复多次逐渐靠近最优参数。该方法比较低效，当处理的函数的形状非均向时搜索路径会非常低效。

AI 黎明·2020-08-22 12:25

pytorch优化器

使用参数的梯度，沿梯度方向更新参数，并重复这个步骤多次，从而逐渐靠近最优参数，这个过程称为随机梯度下降法（stochasticgradientdescent），简称SGD。W为需要更新的权重参数；损失

土豆土豆，我是洋芋·2020-08-22 12:48

统计学基础之大数定律与中心极限定理

随机变量序列的两种收敛性依概率收敛：设${X_n}$为一随机变量序列，$X$为一随机变量，若对于任意$\epsilon>0$,有$$P(|X_n-X|\geq\epsilon)\rightarrow0(

心里有点小空白·2020-08-22 12:25

pytorch固定参数-模型的pretrain和fine-tune

翻了很多博客和论坛，一般冻结参数都包括两步：设置参数的属性为False，即requires_grad=False定义优化器时过滤掉不进行梯度更新的参数，一般都是这样optimizer.SGD(filter

Answerlzd·2020-08-22 11:54

关于Backpropagation在DeepLearning的一点思考

Backpropagation介绍深度学习中，常见的CNN、RNN神经网络中，参数估计通常在经过样本批处理时，使用SGD算法更新权重W和偏置b。

whuawell·2020-08-22 04:39

Task 2: Word Vectors and Word Senses （附代码）（Stanford CS224N NLP with Deep Learning Winter 2019）

WordVectorsandWordSenses一、词向量计算方法1回顾word2vec的计算2word2vec中计算方法详解3高频词(the)引起的问题二、优化基础1梯度下降2随机(stochastic)梯度下降（SGD

南有芙蕖·2020-08-22 04:16

论文《deep residual learning for image recognition》-Kaiming He

**ResNet出现的主要原因(目的)**是解决深层网络中的退化现象，属于优化难题，SGD的优化更困难。

五取蕴_41121879·2020-08-22 02:49

LESSEL护肤课堂 | 毛孔粗大，究竟应该怎么解决？

相信大家或多或少都有一定的“反孔战”经历，无论是从洗脸还是收敛性的护肤品，真正能缩回毛孔的几乎没有，这是因为，一旦出现毛孔粗大的情况，除了医美，靠护肤是几乎无法还原的，只能得到稳定和改善。毛孔粗大大

LESSEL莱斯欧·2020-08-22 02:37

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